基于有根Cayley树的全脑神经元形态建模
动力系统
2018-10-09 v1 统计理论
神经元与认知
统计理论
摘要
神经元形态是脑活动与功能的基本要素。我们利用当前可获取的小鼠大脑锥体细胞的全脑神经元数字重建数据，分析了全脑神经元形态的若干涌现特征。我们观察到轴突树具有自仿射性，而树突树具有自相似性。我们还表明，树的大小看似随机，且与单个神经元内树突的数量无关。此外，我们考虑了非均匀分支模型，该模型随机生成用于全脑神经元拓扑的有根3-Cayley树。基于从真实轴突与树突树估计的依赖于阶数的分支概率，我们的非均匀模型定量捕捉了包括轴突与树突大小和形状在内的若干拓扑特征。这为全脑轴突与树突树拓扑形成背后的普适机制提供了启示。
引用
@article{arxiv.1810.03262,
title = {Modelling brain-wide neuronal morphology via rooted Cayley trees},
author = {Congping Lin and Yuanfei Huang and Tingwei Quan and Yiwei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.03262},
year = {2018}
}
备注
11 pages, 8 figures, Accepted to Scientific reports 2018